Habitat overlap among bobcats (<i>Lynx rufus</i>), coyotes (<i>Canis latrans</i>), and Wild Turkeys (<i>Meleagris gallopavo</i>) in an agricultural landscape
Notice bibliographique
Résumé
Wild Turkey (Meleagris gallopavo Linnaeus, 1758) populations have grown considerably in the Midwestern U.S. alongside mesocarnivores, such as coyotes (Canis latrans Say, 1823) and bobcats (Lynx rufus (Schreber, 1777)). However, few studies have assessed habitat overlap between mesocarnivores and turkeys with a goal to understand potential impacts of mesocarnivores on turkeys. We captured and radiomarked bobcats, coyotes, and Wild Turkey hens in southern Illinois during 2011–2013 in an agricultural landscape and created single-species resource selection and overlap models. Wild Turkeys and bobcats demonstrated concentrated use in forested areas, whereas coyote use was highest in agricultural areas. We documented Wild Turkey nests (n = 107) and hen mortalities (n = 28), which were used to model the effect of bobcat, coyote, and Wild Turkey habitat use on turkey nest success and mortality. Increased coyote use was associated with higher nest success and increased turkey use was associated with higher probability of mortality. These findings suggest that top predators, such as coyotes, may be important and beneficial for ground-nesting avian species. With coyotes acting as the top predator throughout much of the Midwest, they are likely reducing densities of other important turkey nest predator species, thereby increasing nest success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».